챗GPT와 관련 '딥러닝'에 대해 설명해 주세요.
최근 챗GPT와 관련하여 '딥러닝'이라는 말을 자주 듣게 됩니다.
'딥러닝'이란 어떤 의미인지, 무엇을 말하는지 알려주시면 감사하겠습니다.
안녕하세요. 김경태 과학전문가입니다.
딥러닝은 인공지능 분야에서 사용되는 머신러닝 기술 중 하나로, 인공신경망을 이용하여 데이터에서 복잡한 패턴과 특징을 추출하고 학습하는 알고리즘입니다.
인공신경망은 생물학적 뇌의 동작 원리에서 영감을 받아 만들어진 모델로, 다수의 뉴런들이 서로 연결되어 있는 구조를 가지고 있습니다. 이러한 인공신경망을 여러 층으로 쌓아 올리면서 데이터에서 점점 더 복잡한 특징을 추출하고, 최종적으로 입력된 데이터를 분류하거나 예측하는 작업을 수행할 수 있습니다.
딥러닝은 특히 이미지, 음성, 자연어 처리 등의 분야에서 높은 성능을 발휘하며, 최근에는 게임, 로봇, 자율주행 등의 분야에서도 활용되고 있습니다. 챗GPT도 딥러닝 알고리즘 중 하나인 GPT-3.5 모델을 사용하여 구현된 자연어 처리 모델입니다.
안녕하세요. 김태경 과학전문가입니다.
챗GPT는 Open AI가 만든 딥러닝 프로그램으로 '언어를 만들도록 만들어진 인공지능', 즉, '대화형 인공지능 챗봇'을 뜻합니다. 다만, 챗GPT의 단점으로는 '없는 자료를 마치 있는 것처럼' 제시하는 것이 문제점으로 지목되고 있습니다.
안녕하세요. 원형석 과학전문가입니다.
컴퓨터가 인간처럼 판단하고 학습할 수 있도록 하고 이를 통해 사물이나 데이터를 군집화하거나 분류하는 데 사용하는 기술을 뜻한다. 방대한 양의 데이터 분석을 할 수 있는 컴퓨터의 개발에 따라 구현이 가능해졌다. 뉴스 요약 서비스, 이미지 분석뿐만 아니라 자동 운전, 자율 로봇 등 다양한 분야에서 사용된다. 학습 자료의 양이 많을수록, 학습의 단계가 세분화될수록 성능이 좋아진다.
딥러닝의 고안으로 인공지능(AI)이 획기적으로 도약하게 되었다. 초기 인공지능은 규칙을 컴퓨터에 주입하는 지도학습법(supervised learning)이 활용되었다. 1990년대 중반 이후에는 인터넷의 등장으로 방대한 데이터를 수집할 수 있게 되면서 수많은 빅데이터를 분석해 인공지능 시스템 스스로 학습하는 이른바 머신러닝(machine learning, 기계학습)의 형태로 진화하였다.
다만 데이터가 포함한 내용의 특징을 파악하는 데는 한계를 보였는데, 이를 뛰어넘는 딥러닝(deep learning)이 고안되면서 문제가 해결되었다.
머신러닝에 인간의 뇌를 모방한 신경망 네트워크를 더한 딥러닝 알고리즘은 인간의 두뇌가 수많은 데이터 속에서 패턴을 발견한 뒤 사물을 구분하는 정보처리 방식을 모방함으로써 기존 머신러닝의 한계를 뛰어넘었다.
즉, 머신러닝이 축적된 데이터를 토대로 상관관계와 특성을 찾아내고 여기에 나타난 패턴을 통해 결론을 내리는 기술인 데 반해 딥러닝은 축적된 데이터를 분석만 하지 않고 이 데이터를 통해 학습까지 하는 기계학습 능력을 활용해 최적의 결론을 내린다.
어떤 문제를 풀지에 따라 다른거죠 이미지 학습은 CNN, 시계열 데이터는 RNN 등등
안녕하세요
딥러닝(Deep Learning)은 인공신경망(Artificial Neural Network)의 한 종류로, 인공지능 분야에서 가장 핵심적인 기술 중 하나입니다.
인공신경망은 인간의 뇌 구조를 모방하여 만들어진 알고리즘으로, 입력 데이터를 받아 내부의 여러 층(Layer)을 거쳐 출력값을 계산합니다. 이 때 각 층은 입력값에서 특정한 패턴을 학습하고, 이를 다음 층으로 전달하여 점차 더 복잡한 패턴을 학습해나가게 됩니다. 이러한 인공신경망을 여러 층으로 구성하여 깊은 네트워크를 만들면, 이를 딥러닝이라고 부릅니다.
딥러닝은 대규모 데이터를 이용하여 자동으로 패턴을 학습하므로, 컴퓨터 비전, 음성 인식, 자연어 처리 등 다양한 분야에서 높은 성능을 발휘합니다. 딥러닝은 또한 신경망의 구성을 자동으로 최적화하는 기술인 '자동 머신러닝(AutoML)'과 결합하여, 보다 효율적인 모델 학습이 가능하게 됩니다.
